生成AIのメリットやデメリットとは？ビジネス活用例とポイントを解説

ビジネスのデジタル化に伴い、さまざまな企業がAIを活用しています。近年、注目を集めているのが「生成AI」です。生成AIとは、どのような技術を指すのでしょうか。

この記事では、生成AIのメリット・デメリットやビジネス活用例、構築する際のポイントを解説します。最後まで読むことで、生成AIの正しい使い方を理解し、市場競争力を強化できるでしょう。

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生成AIの基礎知識

AI（人工知能）が誕生したのは、60年以上前です。技術の進歩とともに進化を続け、現在では一般的な技術となりました。生成AIは従来のAIとどのような違いがあるのでしょうか。ここでは、生成AIの概要と従来のAIと異なる点を解説します。

生成AIは新しい機械学習の手法

生成AIとは、サンプルデータから学習し、新しいコンテンツを自動的に生み出す機械学習の手法です。「ジェネレーティブ（Generative）AI」とも呼ばれます。ジェネレーティブとは「生成力のある」「生産または発生ができる」という意味です。

生成AIの魅力は、少ないデータから創造的かつ現実的なアウトプットを生み出せることです。十分なデータがない領域でも成果を出せることから、次世代のAIとして注目を集めています。

これまでのAIとの違いを比較

従来のAIは、データから特徴を学習することで精度の高い予測・判断する仕組みです。そのため、AI能力を発揮するには大量の具体的なデータを与える必要があります。また、出力するものの多くは、数値や文章といった構造化したデータです。

生成AIは、自ら学習を重ねて文章・画像・音声・音楽・動画などの新たなコンテンツを生成します。データを集めるコストが確保できない領域やまだ人間が踏み入れていない領域でも成果を出せます。従来のAIと生成AIの主な違いは以下の通りです。

生成AIをビジネスで活用するメリット

新しいアイデアの創出を可能にする生成AIは、データのない領域で課題を抱える研究者にとって大きな希望となる技術です。ビジネスで一般的な企業が活用すると、どのようなメリットがあるのでしょうか。ここでは、生成AIをビジネスで活用する3つのメリットを紹介します。

自動化による生産性アップ

従来のAIでも定型業務を自動化できますが、生成AIは文章・イラスト・音声などのコンテンツ作成業務も自動化が可能です。多くのコンテンツを効率的に生み出すことで、企業の生産性が向上します。

また、新しい商品の開発にも生成AIが有効です。人間が行う場合、大まかなコンセプトはイメージできても、具体化できない場合があります。生成AIが自動でいくつかのアイデアを提供するため、クリエイティブな発想をスムーズに商品化できます。

企業の利益拡大

生成AIは、広告・マーケティング分野にも有効です。顧客の購入パターンや世の中のトレンドといった多様なデータを分析し、需要を予測できます。それらを基に、顧客に合ったより良いサービスの提供や広告作成が可能です。

例えば、効果的な広告のキャッチコピーやビジュアルデザインを自動で作成できます。顧客の信頼度と購買意欲を高めれば、企業利益の向上につながるでしょう。

労働時間の短縮

生成AIによる業務の自動化・効率化が進めば、労働時間を短縮できます。人手不足の解消や従業員負担の軽減にも効果的です。経費の中で大きな割合を占める人件費も削減できます。

日本経済新聞社が国内の主要企業を対象に実施した調査では、生成AIを業務に取り入れる目的（複数回答）に「労働時間の削減」と回答した企業が最多の83%を占めました。多くの企業が1割〜2割の労働時間削減を目指しており、中には、最大4割以上の削減を目指す企業もあります。

生成AIのビジネス活用例

ビジネスにおける生成AIのメリットは豊富ですが、具体的な活用方法が分からない方もいるのではないでしょうか。生成AIが生み出すコンテンツは、主に文章・画像・動画・音声です。ここでは、それぞれがどのような業務に活用できるのかを紹介します。

マニュアルや議事録など資料作成での文章生成

文章生成AIは、AIが自動でテーマ（指示）に沿った文章の生成・要約をする技術です。例えば、ニュース記事や論文など、長い文章から会議資料を作成するときに役立ちます。営業先で商品やサービスの魅力を伝える際にも有効です。

音声の文字起こし機能を使って、議事録も作成できます。会議の音声を録音すれば、自動で文章化が可能です。

簡単なプログラミングコードも作成できます。うまく動作しないプログラミングコードへの指摘も可能で、作業効率がアップします。

イメージ共有での画像生成

画像生成AIは、文章で要点を伝えるだけでイメージを表現した画像を生成します。例えば、ウェブサイトやSNSのデザインに画像生成AIを使えば、簡単にオリジナルのロゴや背景画像を作成できます。

インスピレーションを得るための素材として利用するのもよいでしょう。背景画像は画像生成AIで簡単に作り、よりクリエーティブな部分は素材を基に人の手で作成すれば、効率良く魅力的なコンテンツが出来上がります。

プレゼン資料の作成にも有効です。画像生成AIで作った挿絵を使うことで、商品・サービスの魅力を視覚的に伝えられます。

仮想現実や予測データ出力での動画生成

動画生成AIは、文章で伝えたイメージに近い動画コンテンツを自動生成する技術です。自動車業界では、自動車開発のシミュレーションに活用しています。3D世界で能力をテストすることで、安全性の確認と向上が可能です。

気象業界では、動画生成AIで作成した地球のシミュレーションを天気・自然災害の予測に役立てています。

動画生成AIは開発難易度が高く、発展途上の技術です。現状、数秒ほどの動画を高いクオリティーで生成できるレベルですが、技術が進歩すれば長尺の動画作成も可能となるでしょう。

文章の読み上げでの音声生成

音声生成AIは、音声・テキスト入力によってAIが人工的に新たな音声を作り出す技術です。1人の肉声データを与えると、その人と同じ声色でさまざまな文章を話せます。

活用例は、電話の自動応対サービスや電子機器の音声、ナレーションの読み上げ、施設の構内放送などです。

音声生成AIを活用すれば、録音の手間がありません。本人の声と変わらないレベルの音声を実現できるため、顧客にとってスムーズでストレスのないサービスを提供できます。

生成AIで使われる代表的なモデルの種類

生成AIの代表的なモデルとして「VAE」「GPT」「GAN」「拡散モデル」があります。それぞれの概要は以下の通りです。

生成AIのデメリットはあるのか？

企業が新しい技術を導入するときは、メリットだけでなくデメリットも理解しなくてはなりません。新しいコンテンツを生み出す生成AIは、従来のAIにはないデメリットがあります。ここでは、生成AIのデメリットを2点見てみましょう。

責任の所在が曖昧

生成AIシステムを活用した商品・サービスにトラブルが生じた場合、責任の所在が曖昧なケースがあります。

生成AIを使用した企業の故意や過失によるトラブルであれば、責任の所在は企業や個人などの所有者です。一方、生成AIシステムの欠陥が原因の場合、製造者が責任を負います。いずれの場合も、責任の所在を決めるための証明が必要です。

生成する品質のむら

同じ入力でも、コンテンツの品質にむらが生じる点もデメリットのひとつです。文章生成AIの場合、不自然な文章や誤情報が含まれるケースがあります。

生成AIは確率的なモデルを使うため、品質のむらは避けられません。技術の進歩によって将来的に品質が安定する可能性はありますが、確認しながら修正を加えて柔軟に利用する必要があります。

生成AIをビジネスで構築する際のポイント

企業によって求める能力や投入できる予算が異なります。生成AIの活用で重要なのは、自社のビジネスモデルに適したシステムを選択し、運用体制を構築することです。ここでは、生成AIをビジネスで構築する際のポイントを3点解説します。

品質が高く迅速な出力が重要

生成AIシステムの品質は、開発する商品やサービスの品質に直結します。品質が高いほど、解像度の高い画像や自然な文章の作成が可能です。

例えば、品質が低い自動応対サービスでは顧客と適切なコミュニケーションが取れないため、品質を重視する必要があります。

品質に大きく影響する要素が「生成の多様性」です。優れた生成AIは、データ内の少数要素からも出力します。このような生成AIを活用すれば、ひとつの方向性に偏ることなくオリジナルコンテンツを作成できるでしょう。

業務効率の点では、速度も重要です。特にリアルタイムな作業に活用する場合、迅速な出力を意識しましょう。

導入でかかるコストを把握する

生成AIは、人件費の削減や利益向上のようなコスト面のメリットが豊富です。しかし、生成AIシステムの導入にはコストがかかります。

例えば、チャットボットは5万円以上、音声認識は100万円以上かかるのが一般的です。基本的に生成AIは費用対効果が大きいため、正しく選んで大きなメリットを得ることが大切です。自社に合ったシステムを慎重に選択すると、無駄な出費を避けられます。

生成AIの著作権問題

日本では、生成AIの利用自体を定める法律はありませんが、生成物が著作権に触れる恐れがあります。

日本ディープラーニング協会は、生成AIの利用ガイドラインにおいて「他人の著作物を入力する行為は問題ないが、生成物が入力したデータ・既存のデータに同一または類似する場合は著作権侵害の可能性がある」と示しています。

音楽や漫画など、クリエーティブな作品を生成する場合、特に注意が必要です。法律だけでなく、倫理的な問題も考慮して利用しましょう。

（参考： 『生成AIの利用ガイドライン｜一般社団法人日本ディープラーニング協会』）

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まとめ

生成AIは、少ないデータでも学習し、自動で新しいコンテンツを生み出す技術を指します。機械学習の手法のひとつで、従来のAIと異なり文章や動画の「創造」が可能です。

一部のクリエーティブな作業も自動化し、企業の生産性を大きく高めます。一方、責任の所在や品質のむらに関するデメリットもあるため、慎重に導入しましょう。

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